人脸检测库
Libraries for Face Detection
我需要开发一个用于人脸检测的移动应用程序（主要用于 Android、iOS 和 Windows Mobile）。显然，OpenCV 是最著名的。但是，我不确定不同 OS 之间的兼容性。 Besies OpenCV，还有其他选择吗？ 2 项关键要求：
- 打开 source/commercial 库，但必须 运行 locally/natively 在没有互联网连接的设备上，这样播放器服务 API 将无法工作
-能够跟踪运动中的多个面部
任何人都可以在此区域分享他们的 experiences/knowledge？非常感谢任何指点！
你真的把利润提高了很多。
人脸检测通常由三个不同的区域组成。
1) 将人脸识别为人脸（有嘴巴、鼻子、眼睛）这对抓拍对焦很有用。
2) 识别面部特征，寻找情绪（微笑的嘴巴）或眼球追踪。
3）人脸识别。使用系统通过将姓名附加到面部来执行识别。
您想使用人脸识别工具执行跟踪并对进入特定地点的人数进行统计，使用手机 phone。
第一次跟踪非常困难。在单帧快照中执行简单的面部识别是一回事。这很容易。问题是，您可能会发现您的帧速率非常低，以至于每三秒甚至每五秒只能容纳 1 帧。这将使跟踪和统计面孔变得几乎不可能。统计人脸很容易，难的是判断屏幕上的那张脸是之前统计过的还是新进入屏幕的人。
OpenCV 有大量用于面部识别、图像跟踪等的工具和示例。我强烈建议您使用 OpenCV 并测试其功能。我推荐 C/C++ 版本（除非你已经是 Python 程序员） Here's a place to start, a blog entry 我几个月前写的。
我真的很喜欢 Kyle Hounslow 的教程...在 youtube 上查找他。他的视频经过深思熟虑，很有趣，并且为他的所有工作提供了示例代码。继续观看所有这些视频，并重复所有这些示例。使用膝上型电脑感受一下可用的帧速率。
您任务的下一部分是将内容从 OpenCV 移植到 Android/iOS。这不是一件容易的事。我相信人们已经尝试过，而且我相信那里有有用的提示。
我并不是要劝阻您进行出色的调查，但请注意您想要做的事情非常困难。您将不得不投入一些时间来确定所有困难区域的位置。不幸的是，在构建一些东西并尝试之前，您不会知道有效的帧速率和性能。
祝旅途愉快。
我需要开发一个用于人脸检测的移动应用程序（主要用于 Android、iOS 和 Windows Mobile）。显然，OpenCV 是最著名的。但是，我不确定不同 OS 之间的兼容性。 Besies OpenCV，还有其他选择吗？ 2 项关键要求：
- 打开 source/commercial 库，但必须 运行 locally/natively 在没有互联网连接的设备上，这样播放器服务 API 将无法工作
-能够跟踪运动中的多个面部
任何人都可以在此区域分享他们的 experiences/knowledge？非常感谢任何指点！
你真的把利润提高了很多。
人脸检测通常由三个不同的区域组成。
1) 将人脸识别为人脸（有嘴巴、鼻子、眼睛）这对抓拍对焦很有用。
2) 识别面部特征，寻找情绪（微笑的嘴巴）或眼球追踪。
3）人脸识别。使用系统通过将姓名附加到面部来执行识别。
您想使用人脸识别工具执行跟踪并对进入特定地点的人数进行统计，使用手机 phone。
第一次跟踪非常困难。在单帧快照中执行简单的面部识别是一回事。这很容易。问题是，您可能会发现您的帧速率非常低，以至于每三秒甚至每五秒只能容纳 1 帧。这将使跟踪和统计面孔变得几乎不可能。统计人脸很容易，难的是判断屏幕上的那张脸是之前统计过的还是新进入屏幕的人。
OpenCV 有大量用于面部识别、图像跟踪等的工具和示例。我强烈建议您使用 OpenCV 并测试其功能。我推荐 C/C++ 版本（除非你已经是 Python 程序员） Here's a place to start, a blog entry 我几个月前写的。
我真的很喜欢 Kyle Hounslow 的教程...在 youtube 上查找他。他的视频经过深思熟虑，很有趣，并且为他的所有工作提供了示例代码。继续观看所有这些视频，并重复所有这些示例。使用膝上型电脑感受一下可用的帧速率。
您任务的下一部分是将内容从 OpenCV 移植到 Android/iOS。这不是一件容易的事。我相信人们已经尝试过，而且我相信那里有有用的提示。
我并不是要劝阻您进行出色的调查，但请注意您想要做的事情非常困难。您将不得不投入一些时间来确定所有困难区域的位置。不幸的是，在构建一些东西并尝试之前，您不会知道有效的帧速率和性能。
祝旅途愉快。